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Der Bildbrowser Picsbuffet
Der Bildbrowser Picsbuffet (Bild: Picsbuffet/Screenshot)

Picsbuffet: Forscher erschaffen ein neues Verfahren zur Bildersuche

Der Bildbrowser Picsbuffet
Der Bildbrowser Picsbuffet (Bild: Picsbuffet/Screenshot)

Bildersuchen suchen bisher gar nicht nach Bildern, sondern nach Text. Entsprechend ungenau sind sie. Berliner Wissenschaftler wollen das ändern - mit Hilfe von Deep Learning.
Von Hans-Arthur Marsiske

Ein Bild sagt mehr als tausend Worte, heißt es, doch ohne Worte würde vielleicht nie jemand das Bild zu Gesicht bekommen - die Bildersuche in Datenbanken und Internet stützt sich überwiegend auf Text. Suchbegriffe werden mit Dateinamen, Schlüsselwörtern oder auch mit Texten im Umfeld von Bildern abgeglichen, nicht mit den Bildern selbst. Entsprechend ungenau sind die Ergebnisse: Bei Eingabe eines Personennamens werden Bilder aufgelistet, die diese Person zeigen, Bilder, die von ihr aufgenommen wurden, oder auch Bilder, die einen Text illustrieren, in dem an irgendeiner Stelle der gesuchte Name auftaucht - die aber ansonsten keinerlei Bezug zu der Person haben.

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Solche textbasierten Suchverfahren stoßen bei großen Bildersammlungen an ihre Grenzen, selbst wenn die Bilder sorgfältig annotiert und verschlagwortet sind. Bei einer Suche über mehrere Datenbanken kann zudem nicht von einer einheitlichen Verschlagwortung ausgegangen werden. Und bei automatisch erzeugten Bildern, etwa von Überwachungskameras, ist die textbasierte Suche völlig unbrauchbar.

"Content-based Image Retrieval" heißt die Bildersuche

Forscher arbeiten daher an Konzepten, die sich unmittelbar auf die Bildinhalte beziehen. Diese inhaltsbasierte Bildersuche, auch bekannt unter dem Kürzel CBIR (Content-based Image Retrieval), muss zunächst zwei Probleme lösen. Zum einen muss ein Bild mathematisch beschrieben werden. Zum anderen braucht es ein Verfahren, um auf der Grundlage der abstrakten Beschreibung die Ähnlichkeit zweier Bilder bestimmen zu können.

Der erste Ansatzpunkt dafür seien "elementare statistische Eigenschaften der Bilder", sagt Kai Uwe Barthel, "wie beispielsweise die Farben, deren örtliche Verteilung, Texturen oder Kantenrichtungen". Der Professor für Visual Computing an der Hochschule für Technik und Wirtschaft (HTW) in Berlin spricht von "Low-Level-Feature-Vektoren" mit ungefähr 30 bis 300 Dimensionen. Damit ließen sich bereits ähnlich aussehende Bilder finden, die unter Umständen jedoch völlig unterschiedliche Inhalte zeigen: Ein Spiegelei etwa kann mit seinem vom Eiweiß umringten gelben Dotter dem Kopf eines Adlers ähneln, dessen weiße Kopffedern einen gelben Schnabel umrahmen.

Deep Learning bei der Bildersuche 

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ipodtouch 04. Dez 2015

Na solange die Braut nicht unter "Elefanten" einsortiert wurde, sollte kein großer...

Avarion 02. Dez 2015

Unter anderem aus der Einleitung: "Suchbegriffe werden mit Dateinamen, Schlüsselwörtern...

Artie Fischl 02. Dez 2015

2007-... HTW Projekt Revamped ImageSorter: http://imi-bachelor.htw-berlin.de/studium...

Anonymer Nutzer 02. Dez 2015

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